Anthropic acuerdo con escritores, y evita millonaria demanda

En el mundo de la inteligencia artificial se está escribiendo una nueva página, y no precisamente generada por un algoritmo. La empresa Anthropic, creadora del modelo de IA Claude, anunció un acuerdo preliminar con un grupo de escritores para poner fin a una demanda que amenazaba con convertirse en la más costosa de la historia reciente.

Este litigio comenzó en 2024, cuando los autores Andrea Bartz, Charles Graeber y Kirk Wallace Johnson acusaron a la compañía de utilizar sus libros sin autorización para entrenar a su sistema de IA. Según la demanda, millones de obras fueron almacenadas a través de bibliotecas digitales ilegales, conocidas como shadow libraries, entre ellas LibGen. La justicia estadounidense reconoció que entrenar un modelo con libros legalmente adquiridos puede considerarse uso justo, pero dictaminó que guardar copias piratas sí constituía una infracción.

Anthropic y lo que le corre pierna arriba…

De no haberse llegado a este pacto, Anthropic se habría enfrentado a sanciones por hasta 750 dólares por cada título infringido. Si se multiplica por los alrededor de 7 millones de libros mencionados, la cifra superaría fácilmente los mil millones de dólares. Un auténtico golpe que, en el peor escenario, habria puesto en jaque la supervivencia de la startup.

El acuerdo, que debe formalizarse antes del 3 de septiembre de 2025, fue calificado como “histórico” por el abogado de los demandantes, Justin Nelson. Aunque los términos exactos no se han revelado, se espera que la compensación beneficie a todos los autores afectados.

Más allá de los números, este caso marca un precedente clave en la relación entre IA y derechos de autor. No sienta jurisprudencia directa, pero manda un mensaje a gigantes como OpenAI, Microsoft y Meta: entrenar modelos con contenido protegido tiene consecuencias. Para la industria creativa, significa que sus obras no son simples datos de entrenamiento; son propiedad intelectual que merece respeto y, por supuesto, compensación justa.

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